基于机器视觉的工矿现场粉尘实时监测

• 作者: 李响 谢鹏程 陈青山
• 来源期刊: 工矿自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 粉尘监测 机器视觉 单目视觉 双目视觉 三维定位
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 61-65
• 页数: 5页
• 分类号: TD714.3
• 字数: 3112字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.03.014

摘要

针对传统粉尘监测方法实时性差、覆盖面不全的问题,提出了2种基于机器视觉的工矿现场粉尘实时监测系统设计方案,即基于单目视觉的粉尘监测系统和基于双目视觉的粉尘监测系统.基于单目视觉的粉尘监测系统采用帧差法、腐蚀膨胀算法等实现对视场内粉尘目标的快速识别;基于双目视觉的粉尘监测系统在单目视觉粉尘监测系统的基础上,利用标定靶,通过空间三维重建实现粉尘定位.实验结果表明,基于单目视觉的粉尘监测系统可以捕捉粉尘团生成的过程,实时处理速率为4帧/s;而基于双目视觉的粉尘监测系统可以进一步测量粉尘团位置信息,定位误差在10％以内.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈青山	北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院	52	113	6.0	8.0
2	李响	北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院	24	27	3.0	3.0
3	谢鹏程	北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院	3	8	2.0	2.0